Na ASCO26 AI je istaknuta kao ključna tehnologija za obradu nestrukturiranih RWD podataka u onkologiji, uz značajan rast investicija (400% u periodu 2014–2024). Glavne prednosti uključuju brže i šire real‑world analize, dok su validacija podataka i zaštita privatnosti glavni izazovi. Ambientno snimanje i scribe softver već se primenjuju, ali zahtevaju nadzor kliničara kako bi se izbegle greške.
ASCO26: Kako AI Smanjuje Teret RWD U Onkologiji — Brže Analize, Veći Rizici
AI is touchinhg all areas of oncology clinical trials
Veštačka inteligencija (AI) bila je jedna od centralnih tema na konferenciji American Society of Clinical Oncology (ASCO) 2026, održanoj u Čikagu od 29. maja do 2. juna. Stručnjaci su istakli da AI ubrzava obradu velikih količina nestrukturiranih podataka i olakšava generisanje real‑world evidence (RWE), ali i upozorili na izazove validacije i privatnosti.
Rast interesa i ulaganja
Prema podacima GlobalData, venture investicije u AI porasle su za više od 400% u periodu 2014–2024, što ukazuje na rastuće poverenje industrije u ovu tehnologiju. Na ASCO26 predstavljen je znatan broj radova i sažetaka koji potvrđuju primenu AI u različitim fazama razvoja lekova — od identifikacije ciljeva do analiziranja kliničkih podataka.
Gde AI donosi najviše koristi
Jedan od najvećih problema u onkologiji je da su ključne informacije često zaključane u nestrukturiranim formatima: kliničkim beleškama, PDF izveštajima ili napomenama iz drugih ustanova. Dr Jessica Paulus (Ontada) i drugi govornici istakli su da AI može masovno da izvlači strukturirane koncepte iz takvih izvora, čime se značajno ubrzavaju i proširuju real‑world analize.
Validacija i „research‑grade“ podaci
Ključni izazov ostaje osiguranje da su AI‑izvedeni podaci validni i upotrebljivi za istraživanja. Paulus naglašava da, kao i kod manuelne apstrakcije, neophodne su rigorozne validacione procedure kako bi se garantovao kvalitet podataka. Ljudska apstrakcija takođe nije savršena, ali pruža referentni standard za poređenje.
Ambientno snimanje i scribe softver u praksi
Ambientno slušanje i scribe alati (npr. DeepScribe) već se koriste u nekim centrima. Dr Debra Patt (Texas Oncology‑Austin Central) navodi da takvi alati mogu omogućiti lekarima da se u potpunosti posvete pacijentu, dok softver transkribuje i strukturiše razgovor. To može poboljšati zadržavanje informacija i kvalitet RWD.
Rizici, halucinacije i zaštita privatnosti
I pored prednosti, stručnjaci upozoravaju na rizike: AI može dati netačne ili izmislene informacije ("halucinacije"), a pacijenti i lekari mogu promeniti ponašanje ako znaju da se razgovori snimaju. Važno je jasno objasniti kako se podaci koriste i obezbediti usklađenost sa zakonima o privatnosti (npr. HIPAA) kako bi se sačuvalo poverenje pacijenata.
Uloga kliničara i pacijenata
Govornici naglašavaju da AI nije zamena za kliničku prosudbu. Dr Vivian Yin smatra da će AI preuzeti "niskohangajuće", visokovolumenske zadatke, ali će i dalje ostati potreba za istraživačkim koordinatorima i kliničarima koji nadgledaju procese. Dr Patt daje primer pacijentkinje koja je koristila ChatGPT za interpretaciju molekularnog testa — bez potpunih podataka model je dao pogrešan zaključak, što je jasno pokazalo neophodnost stručnog tumačenja.
Zaključak
AI već pokazuje sposobnost da oslobodi operativni teret u obradi RWD i omogući bogatije RWE analize, ali uvođenje u kliničku praksu mora ići uz strogu validaciju, odgovornu komunikaciju s pacijentima i stalni nadzor kliničara. Dok poverenje u softver raste, zadržavanje ljudske kontrole ostaje ključno za bezbednost pacijenata.
Napomena: Originalni materijal objavio je Clinical Trials Arena, brend kompanije GlobalData.
Pomozite nam da budemo bolji.
